論文の概要: Improving auditory attention decoding performance of linear and
non-linear methods using state-space model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00910v1
- Date: Thu, 2 Apr 2020 09:56:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 13:22:46.018290
- Title: Improving auditory attention decoding performance of linear and
non-linear methods using state-space model
- Title（参考訳）: 状態空間モデルを用いた線形および非線形法の聴覚注意復号性能の向上
- Authors: Ali Aroudi, Tobias de Taillez, and Simon Doclo
- Abstract要約: 脳波検査の最近の進歩は、単一の脳波記録からターゲット話者を特定することが可能であることを示している。
AAD法は、線形最小二乗関数または非線形ニューラルネットワークに基づいて、脳波記録から出席した音声エンベロープを再構成する。
相関窓の小さい相関係数を用いた状態空間モデルについて検討し,復号性能の向上を図る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.40315235087551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Identifying the target speaker in hearing aid applications is crucial to
improve speech understanding. Recent advances in electroencephalography (EEG)
have shown that it is possible to identify the target speaker from single-trial
EEG recordings using auditory attention decoding (AAD) methods. AAD methods
reconstruct the attended speech envelope from EEG recordings, based on a linear
least-squares cost function or non-linear neural networks, and then directly
compare the reconstructed envelope with the speech envelopes of speakers to
identify the attended speaker using Pearson correlation coefficients. Since
these correlation coefficients are highly fluctuating, for a reliable decoding
a large correlation window is used, which causes a large processing delay. In
this paper, we investigate a state-space model using correlation coefficients
obtained with a small correlation window to improve the decoding performance of
the linear and the non-linear AAD methods. The experimental results show that
the state-space model significantly improves the decoding performance.
- Abstract（参考訳）: 補聴器応用における対象話者の同定は,音声理解の向上に不可欠である。
脳波検査(EEG)の最近の進歩は、聴覚注意復号法(AAD)を用いて単心室脳波記録からターゲット話者を特定することが可能であることを示している。
AAD法は, 線形最小二乗法あるいは非線形ニューラルネットワークに基づいて, 脳波記録から参加者音声エンベロープを再構成し, パーソン相関係数を用いて参加者話者の音声エンベロープと直接比較することにより, 参加者話者を識別する。
これらの相関係数は非常に変動するため、信頼性の高い復号には大きな相関ウィンドウが用いられ、処理遅延が大きい。
本稿では,相関窓の小さい相関係数を用いた状態空間モデルについて検討し,線形AAD法と非線形AAD法の復号性能を向上させる。
実験の結果, 状態空間モデルにより復号性能が大幅に向上した。
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